健保大数据开放新进展350万名去识别化逝者资料开放企业申请

健保署署长李伯璋今日揭露了健保署推动医疗资料云端化，以及健保资料库开放的实施成效。

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摄影/翁芊儒

卫福部健保署今日在一场研讨会中，揭露健保资料库开放的最新进程，健保署主任秘书叶逢明指出，继去年开放了学研界申请健保资料库之后，近期更上线了一套非自然人健保资料应用平台，不只开放给政府机关与学研单位申请使用，申请资格更新增了「个人或法人」的选项，换句话说，企业现在也可以申请运用这批已故者的健保大数据来进行AI研究。

去年6月，健保署适度开放了全民健保资料库，政府机关、学研单位申请通过后，能在受管制的环境中，取得所需类别的健保资料来进行研究。叶逢明表示，受限于个资法的约束，健保资料仅供学研单位使用，但个资法仅规範自然人的权益，非自然人（已故者）则不在此限。

因此，健保署单独将已故者的资料抽取出来，每一笔就医资料经过归户和去识别化，才汇入到一套广达捐赠客製的人工智慧医疗云运算整合平台，作为资料运用平台，并在10月初修正了「全民健康保险保险人资讯整合应用服务中心作业要点」，正式开放企业或个人，在这套平台中进行医疗AI的相关研究。

叶逢明指出，这批非自然人的去识别化健保资料，从1997年累积至今，超过350万人的所有历史就医资料，「跟健保资料库开放的资料类别一模一样。」健保署全民健保资料系统也串接了内政部户政司的户政资料，每个月会将新增的过逝者的健保资料，经过处理后更新到这个非自然人资料库中。

不过，企业必须进入健保署内部来操作系统，所有资料如同过去作法，同样无法携出健保署，也必须符合当前订定的使用规範。

新上线的健保资料平台还提供本地端AI建模开发功能

过去，申请者要使用特定类别的健保资料，需由健保署排程，由负责专人捞取出资料后，再通知申请者到指定环境中做研究，整个申请流程可能需要1～3个月不等的时间，若申请者发现资料不符需求，得重跑整套流程，光是要取得资料就得花费许多时间成本。

新上线的资料平台，不只优化资料库搜寻速度，UI介面也更友善，若要搜寻肺癌病例，只要在搜寻栏位输入国际疾病分类标準（ICD-9或ICD-10）中的肺癌疾病代码，就能捞出所有罹患肺癌的患者资料，操作上更容易。健保署也转而开放让研究团队在取得授权后，能自行操作系统，来搜寻所需类别的病患资料，不用再等待排程，让资料取得更有效率，所需时间更能大幅缩短到半天以内。

这套平台也提供了影像标注与模型训练的功能。在影像标注方面，能提供标注者在线上共同标注，或是自行汇入标记好的影像来训练模型；而在模型训练方面，则已经内建了基本的AI模型框架，如SVM Classifier、Decision Tree Cassifier、Random Forest Cassifier等模型，让不谙AI技术的申请者，也能直接套用基础模型来进行训练，或是直接以基础模型的程式码来修改，而AI开发者也能在平台中写程式，或是汇入自行开发的模型来使用。「希望提供给不同程度的开发者都能使用。」负责客製开发的广达表示。

申请者也能在平台中设定管理权限，根据团队成员是主要研究者、研究助理、影像标注者、工程师等不同角色，限制不同成员能操作的系统功能，以此来管理标注资料与其他研究纪录，同时也更有效保障医疗资料的隐私性。

也因这套平台提供从资料搜寻、清整、标注到模型训练的完整开发功能，平台会留存申请者的开发纪录，若不同研究团队所需的资料集，过去已有研究者使用，就不需重複搜寻、可直接在平台中取得，若有研究团队愿意公开研究成果，其他同主题的研究团队也能利基在现有的模型基础上，来进行调整或深化运用，更容易达到跨团队之间的合作。

叶逢明表示，该平台目前部署在健保署中，仅提供非自然人资料库的使用服务，但未来也会扩及部署到现有的健保资料库，来增进AI应用的开发效率。

现场展示的系统介面。

健保资料库提供异质资料，让多个研究团队的AI辨识率再提升

健保资料库开放以来，也已经有多个研究单位与医院使用这些资料，来加值原有的AI研究。

比如说，成大医院就分享，今年初自行开发的武汉肺炎AI判读模型，原本运用大量国外开放图资来进行模型训练，但国外影像资料的品质不一，且多数为重症病患的X光影像，相对于国内较多轻症患者的状况来看，检验上还是会发生误报情形，今年2～8月检验4,000名疑似病例的準确率，约为83%。

不过，在运用了健保资料库的资料之后，在873笔去识别化后的台湾本地资料中，其中包含562笔确诊者与157笔正常者的X光影像，以此重新训练AI模型，判读準确率进步到92%。

也因为健保资料库的资料来自全台不同医院，各医院拍摄CT、MRI影像所採用的机器厂牌都不同，因此，产生了异质的影像资料。对于研究团队来说，在运用了异质资料重新训练模型后，能提升AI判读的準确率，让AI模型走出特定的影像辨识场景。比如北荣的脑转移瘤AI模型DeepMets、台大的心脏主动脉钙化与脂肪全自动分析模型HeaortaNet、北医的肺结节影像诊断辅助系统LungRads，都因而受惠。

云端药历与医疗影像共享，大幅降低年度药费与影像拍摄支出

不只是健保资料的应用有新成果，健保署署长李伯璋也揭露了健保医疗资讯云端查询系统上线以来的成效。

健保医疗资讯云端查询系统，前身为2013年建置的健保云端药历系统，2016上线后，隔年起更陆续新增了CT、MRI、超音波等医疗影像资料的查询功能，来提供给医院与药局使用。目前可查询的项目，包括了药历、手术记录、检验纪录、CDC预防接种、出院病历摘要，以及中医、过敏药物、特定药物的用药纪录等。

李伯璋表示，建置了这套云端查询系统后，医生或药局在开药前，就能透过患者的药历，来了解患者前一次领取的药物是否已经用完、开立了哪些药物，来避免重複用药的情况发生，尤其在2018年新增了重複处方签提示功能，以及2019年新增了药品交互作用暨过敏药物提示功能后，更能进一步为病患的用药安全来把关。

健保署更统计，自2014年到2019年，因上线了云端药历查询，共减少了重複药费76.88亿元，2011年高达23.22亿元的药费支出，到去年已经降到仅有6.87亿元，成效非常显着，减少了不必要的资源浪费。

云端查询系统也同时减少了医疗影像的重複检测。在建立医疗影像上传、共享的制度以前，病患每转院一次，就要重新拍摄一次医疗影像，不仅是种资源浪费，患者多次拍摄影像所累积的辐射值，或是特定场景所需的麻醉环节，都增加了潜在的健康风险。但现在，医生要做医疗影像检测前，若患者在28天内曾进行检测，系统将主动提醒医生来避免重複检测，光是2018年与2019年，就省下了5.3亿点（100 Million RVU）的检验费用。

而且，为了让小型诊所或药局，也能快速查看医疗影像资料，「因为小医院要看一张影像，有时候网路速度慢，就要等好几秒钟，」李伯璋表示，健保署从2018年开始，针对基层诊所提供一般光纤网路补助，促使一般诊所将原先ADSL转换为光纤网路，2019年更提供全额补助，来加速各医疗单位的转换。目前，基层西医、中医、牙医与药局的光纤採用率都已经达到8成，就连检验所、助产所、康复之家的光纤採用率，也都已经高达7成5。

不只是院方在看诊、开药参考的资讯云端化，个人病历的查阅上，健保署也推动了健康存摺。李伯璋指出，从2018年以行动认证来取代读卡机申请的流程后，健康存摺的申请人数突破了100万大关，今年更因口罩实名制的实施，不少民众选择透过健康存摺来预购口罩，更助长了健康存摺的申请，截至今年9月为止，已累积500万人申请及7,000万人次使用。

李伯璋更指出，由于民众可以自行登入健康存摺来查看病历，某种程度上也让医院的财务管理更透明，比如医院在申报健保费用时，较不易有作假的状况发生。